Linguistic Analysis of Communication in Therapist-Assisted Internet-Delivered Cognitive Behavior Therapy for Generalized Anxiety Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Therapist-assisted Internet-delivered cognitive behavior therapy (ICBT) involves elements of expressive writing through secure messaging with a therapist. Expressive writing has been associated with psychological and physical health benefits in past research; furthermore, certain linguistic dimensions in expressive writing have been identified as particularly beneficial to health, such as less frequent use of negative emotion words and greater use of positive emotion words. No research, to date, has analyzed linguistic dimensions in client communication over the course of therapist-assisted ICBT for individuals with symptoms of generalized anxiety. This naturalistic study examined messages sent to therapists during the course of ICBT using linguistic analysis, and explored covariation of word use with symptom improvement. Data were obtained from patients with symptoms of generalized anxiety (N = 59) who completed 12 modules of therapist-assisted ICBT and rated symptoms of anxiety, depression, and panic at the beginning of each module. Linguistic analysis categorized text submitted to therapists into different word categories. Results found that patients' use of negative emotion, anxiety, causation, and insight words reduced over the course of treatment, while past tense words increased. Furthermore, negative emotion words significantly covaried with symptom ratings over the course of treatment. While causal statements cannot be made, findings improve our understanding of patient communication in ICBT and suggest that the further study of linguistic dimensions as psychological indicators and the potential utility of expressive writing strategies in therapist-assisted ICBT may be worthwhile.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».